第六章P2P技术及应用 P2P技术在我们日常生活中非常实用,例如我们常用的QQ.PPLive.BitTorrent就是基于P2P技术研发.下面将本章中的重点内容进行归纳. 文章中的Why表示产生的背景,也就是说为什么会产生该技术,What表示该技术是什么,How表示该技术是如何使用的.以下将用字母表示各问题. 1)P2P技术: Why:早期非对等结构网络操作系统主要共享的资源是硬件.软件与数据,而随着计算机的发展,PC的硬件配置日益提高,硬件资源已经足够强大,矛盾发生转变.用户希望共享数据.音乐

p2p P2P中文名字叫对等网络,网络中节点地位一致.    QQ其实不算P2P,因为QQ利用了中央服务器.   Hbase这样的分布式系统,因为有Hmaster节点,也不算是P2P网络:   cassandra 无中心节点,算是P2P网络   eMule 电驴下载软件,无中心节点,算是P2P 1.结构化   路由算法比较精准,使用比如DHT算法等等,属于结构化P2P网络   这种结构下的节点仅知道部分系统节点,根据网络结构来快速路由(找最靠近资源的节点,向最靠近节点查询数据)2.非结构化   

理解HBase(一个开源的Google的BigTable实际应用)最大的困难是HBase的数据结构概念究竟是什么?首先HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式. Google's BigTable论文 清楚地解释了什么是BigTable: Bigtable是一个疏松的分布式的持久的多维排序的map,这个map被行键,列键,和时间戳索引.每一个值都是连续的byte数组.(A Bigtable is a sparse

随着大数据和AI业务的不断融合,大数据分析和处理过程中,通过深度学习技术对非结构化数据(如图片.音频.文本)进行大数据处理的业务场景越来越多.本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作,在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理. Spark介绍 Spark是大规模数据处理的事实标准,包括机器学习的操作,希望把大数据处理和机器学习管道整合. Spark使用函数式编程范式扩展了MapReduce模型以支持更多计算类型,可以涵盖广泛的工作流.Spark使用内存缓存来提升性能,因

本文转载自:http://www.innomysql.net/article/23959.html (只作转载, 不代表本站和博主同意文中观点或证实文中信息) 工作10余年,没有一个版本能像MySQL 5.7那样令我激动与期盼,10月MySQL 5.7 GA版本的发布,意味着MySQL数据库终于有能力在传统企业中向商业数据库发起挑战,开源的Linux操作系统干掉了封闭的Unix系统,MySQL会不会再一次逆袭商业产品?目前来看,或许很难,但是机会已经掌握在自己上手,后面的发展就看MySQL团队能

爬虫的一个重要步骤就是页面解析与数据提取.更多内容请参考:Python学习指南 页面解析与数据提取 实际上爬虫一共就四个主要步骤: 定(要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索) 爬(将所有的网站的内容全部爬下来) 取(分析数据,去掉对我们没用处的数据) 存(按照我们想要的方式存储和使用) 表(可以根据数据的类型通过一些图标展示) 以前学的就是如何从网站去爬数据,而爬下来的数据却没做分析,现在,就开始对数据做一些分析. 数据,可分为非结构化数据和结构化数据 非结构化数据:先有数据,再有结构 结构化数

目的:了解hbase与支持海量数据查询的特性以及实现方式 传统关系型数据库特点及局限 传统数据库事务性特别强,要求数据完整性及安全性,造成系统可用性以及伸缩性大打折扣.对于高并发的访问量,数据库性能不是很好,类似于互联网这样的访问量容易造成宕机. hbase hbase是基于列存储的数据库与传统的基于行存储的关系型数据库相比,可扩展性好.Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统,它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作,同时Hbase还会对数据进行透明的切分,这样就使得存储本身具有了水平伸缩性

简介: Apache Sqoop 是一种用于 Apache Hadoop 与关系型数据库之间结构化.非结构化数据转换的工具. 一.安装 MySQL.导入测试数据 1.文档链接:http://www.cnblogs.com/wangxiaoqiangs/p/5336048.html 2.导入测试数据 mysql > create database tmpdb; mysql > use tmpdb; mysql > system ls tmp_recommend_hot.sql mysql

概念 结构化数据:即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据. 半结构化数据:介于完全结构化数据(如关系型数据库.面向对象数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音.图像文件等)之间的数据,HTML文档就属于半结构化数据.它一般是自描述的,数据的结构和内容混在一起,没有明显的区分. 非结构化数据:不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档.文本.图片.XML.HTML.各类报表.图像和音频/视频信息等等.   数据模型 结构化数据:二维表(

刚开始接触Hadoop ,指南中说Hadoop处理非结构化数据,学习数据库的时候,老师总提结构化数据,就是一张二维表,那非结构化数据是什么呢?难道是文本那样的文件?经过上网搜索,感觉这个帖子不错 网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_49c1385f01014bf6.html 1. 结构化数据(structured  data): 传统的关系数据模型.行数据,存储于数据库,可用二维表结构表示. 数据模型: 二维表   2. 半结构化数据(semi-structure

任何国家都无法限制数字货币.为什么呢? 要想明白这个问题需要具备一点区块链的基础知识: 区块链使用的大致技术包括以下几种: a.点对点网络设计 b.加密技术应用  c.分布式算法的实现 d.数据存储技术 e.拜占庭算法 f.权益证明POW,POS,DPOS 原因一: 点对点网络设计 其中点对点的P2P网络是bittorent ,由于是点对点的网络,没有中心化,因此在全球分布式的网络里,如果中国的结点挂掉了,还有美国的,英国的,日本的,甚至不小不点的某个非洲国家,都有全网数据与账本的热备. 原因二

链接:https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-elk-filebeat/index.html?ca=drs- ELK Stack 简介 ELK 不是一款软件,而是 Elasticsearch.Logstash 和 Kibana 三种软件产品的首字母缩写.这三者都是开源软件,通常配合使用,而且又先后归于 Elastic.co 公司名下,所以被简称为 ELK Stack.根据 Google Trend 的信息显示,ELK Stac

根据前一篇文章<从微观到宏观理解区块链>我们已经了解到,微观上,区块链本质就是一种不可篡改且可追踪溯源的哈希链条:宏观上,还具备了另外三个基本特征:分布式存储.P2P 网络和共识机制.分布式存储无非就是网络上大部分节点都保存了整条区块链,这容易理解也不复杂,所以就没必要再展开细讲了.但区块链的 P2P 网络和共识机制相对则复杂得多,因此我将用两篇文章分别展开讲讲这两部分内容,本篇文章就先来了解区块链的 P2P 网络. P2P 网络 由于大部分人对 P2P 网络了解甚少,因此有必要先聊聊 P2P

Chord算法 1.Chord 概念 Chrod算法是P2P中的四大算法之一,是有MIT(麻省理工学院)于2001年提出 . Chord的目的是提供一种能在P2P网络快速定位资源的的算法,Chord并不关心资源是如何存储的,只是从算法层面研究资源的取得,因此Chord的API只有两个set.get. Chord是什么 ​- Chord是一个算法,也是一个协议.作为一个算法,Chord可以从数学的角度严格证明其正确性和收敛性:作为一个协议,Chord详细定义了每个环节的消息类型. Chord还可以

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普

一.ELK 介绍 ELK 构建在开源基础之上,让您能够安全可靠地获取任何来源.任何格式的数据,并且能够实时地对数据进行搜索.分析和可视化. 最近查看 ELK 官方网站,发现新一代的日志采集器 Filebeat,他是 Beats 家族其中的一员,性能超越 logstash,部署简单,占用资源少,可以很方便的和 logstash,ES 对接. 从官方网站可以看出新一代 ELK 架构如下: 1.Beats Beats 平台集合了多种单一用途数据采集器.这些采集器安装后可用作轻量型代理,从成百上千或成千

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简介 在我们日常生活中,我们经常需要回顾以前发生的一些事情:或者,当出现了一些问题的时候,可以从某些地方去查找原因,寻找发生问题的痕迹.无可避免需要用到文字的.图像的等等不同形式的记录.用计算机的术语表达,就是 LOG,或日志. 日志,对于任何系统来说都是及其重要的组成部分.在计算机系统里面,更是如此.但是由于现在的计算机系统大多比较复杂,很多系统都不是在一个地方,甚至都是跨国界的:即使是在一个地方的系统,也有不同的来源,比如,操作系统,应用服务,业务逻辑等等.他们都在不停产生各种各样的日志数据

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/2daFH9Ej5fVlWmpsN5HZzw 外文链接: https://medium.com/coinmonks/code-a-simple-p2p-blockchain-in-go-46662601f417 在之前的文章中,我们已经知道了怎么编写PoW也知道了IPFS怎么工作, 但是有一个致命的缺点,我们的服务都是中心化的,这篇文章会教你怎么实现一个简单的完全去中心化的P2P网络. 背景知识 什么是P2P网络 在真正的P2P架构中,

作者:Derek 简介 Github地址:https://github.com/Bytom/bytom Gitee地址:https://gitee.com/BytomBlockchain/bytom 本章介绍bytom代码P2P网络中addrbook地址簿 作者使用MacOS操作系统,其他平台也大同小异 Golang Version: 1.8 addrbook介绍 addrbook用于存储P2P网络中保留最近的对端节点地址 在MacOS下,默认的地址簿路径存储在~/Library/Bytom/a

Git是目前世界上最先进的分布式版本控制系统,其实 Git 跟 SVN一样有自己的集中式版本库或服务器,但是Git 更倾向于被使用于分布式模式,也就是每个开发人员从中心版本库/服务器上chect out代码后会在自己的机器上克隆一个跟中心版本库一模一样的本地版本库.可以这样说,如果你被困在一个不能连接网络的地方时,你仍然能够提交文件,查看log(历史版本记录),创建项目分支等.   Git 和 SVN的主要差别: Git 只关心文件数据的整体是否发生变化,而SVN这类版本控制系统则只关心文件内容